import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests

# 在整本书中，我们将下载不同的数据集，并训练和测试模型。这里我们实现几个函数来方便下载数据。
# 首先， 我们建立字典DATA_HUB，它可以将数据集名称的字符串映射到数据集相关的二元组上，
# 这个二元组包含数据集的url和验证文件完整性的sha-1密钥。所有类似的数据集都托管在地址为DATA_URL的站点上。
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'
# 下面的download函数用来下载数据集，将数据集缓存在本地目录（默认情况下为../data）中，并返回下载文 件的名称。
# 如果缓存目录中已经存在此数据集文件，并且其sha-1与存储在DATA_HUB中的相匹配，我们将使用 缓存的文件，以避免重复的下载。
def download(name, cache_dir=os.path.join('..', 'dl-learn-pytorch/data')): #@save
    # """下载一个DATA_HUB中的文件，返回本地文件名"""
    assert name in DATA_HUB, f"{name} 不存在于 {DATA_HUB}"
    url, sha1_hash = DATA_HUB[name]
    os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)
    fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1])
    if os.path.exists(fname):
        sha1 = hashlib.sha1()
        with open(fname, 'rb') as f:
            while True:
                data = f.read(1048576)
                if not data:
                    break
                sha1.update(data)
        if sha1.hexdigest() == sha1_hash:
            return fname # 命中缓存
    print(f'正在从{url}下载{fname}...')
    r = requests.get(url, stream=True, verify=True)
    with open(fname, 'wb') as f:
        f.write(r.content)
    return fname

# 我们还需实现两个实用函数：一个将下载并解压缩一个zip或tar文件，另一个是将本书中使用的所有数据集 从DATA_HUB下载到缓存目录中。
def download_extract(name, folder=None): #@save
    """下载并解压zip/tar文件"""
    fname = download(name)
    base_dir = os.path.dirname(fname)
    data_dir, ext = os.path.splitext(fname)
    if ext == '.zip':
        fp = zipfile.ZipFile(fname, 'r')
    elif ext in ('.tar', '.gz'):
        fp = tarfile.open(fname, 'r')
    else:
        assert False, '只有zip/tar文件可以被解压缩'
    fp.extractall(base_dir)
    return os.path.join(base_dir, folder) if folder else data_dir
def download_all(): #@save
    """下载DATA_HUB中的所有文件"""
    for name in DATA_HUB:
        download(name)

# 开始之前，我们将使用pandas读入并处理数据，这是我们在 2.2节中引入的。因此，在继续操作之前，我们需要 确保已安装pandas。
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# 使用上述定义的函数下载数据集
DATA_HUB['kaggle_house_train'] = ( #@save
    DATA_URL + 'kaggle_house_pred_train.csv', '585e9cc93e70b39160e7921475f9bcd7d31219ce')
DATA_HUB['kaggle_house_test'] = ( #@save
    DATA_URL + 'kaggle_house_pred_test.csv', 'fa19780a7b011d9b009e8bff8e99922a8ee2eb90')

# 使用pandas分别加载包含训练数据和测试数据的两个CSV文件
train_data = pd.read_csv(download("kaggle_house_train"))
test_data = pd.read_csv(download("kaggle_house_test"))
# 训练数据集包括1460个样本，每个样本80个特征和1个标签，而测试数据集包含1459个样本，每个样本80个特征。
print(train_data.shape)
print(test_data.shape)
# 观察四个样本的前四个特征和最后两个特征以及对应的标签房价
print(train_data.iloc[0:4, [0, 1, 2, 3, -3, -2, -1]]) # 要指定哪几个特征输出的话得用iloc，不然会报错
print(test_data.iloc[0:4, [0, 1, 2, 3, -3, -2, -1]]) # 可观察到test数据没有label这一列
# 拼接训练集和测试集在一起作为全部的特征进行预处理,每个样本中，第一个特征是ID，这有助于模型识别每个训练样本。
# 虽然这很方便，但它不 携带任何用于预测的信息。因此，在将数据提供给模型之前，我们将其从数据集中删除
all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:])) # 注意这里是双括号

# 我们将所有缺失的值替换为相应特征的平均值。然后，为了将所有特征放在一个共同的尺度上，我们通过将特征重新缩 放到零均值和单位方差来标准化数据
# 我们标准化数据有两个原因：首先，它方便优化。其次，因为 我们不知道哪些特征是相关的，所以我们不想让惩罚分配给一个特征的系数比分配给其他任何特征的系数更 大。
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index # 获得所有的不是对象的特征列，即数字型，不是字符型
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply( lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))
# 在标准化数据之后，所有均值消失，因此我们可以将缺失值设置为0
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)
# 接下来，我们处理离散值。这包括诸如"MSZoning"之类的特征。我们用独热编码替换它们，方法与前面 将多类别标签转换为向量的方式相同（请参见 3.4.1节）。
# 例如，"MSZoning"包含值"RL"和"Rm"。我 们将创建两个新的指示器特征"MSZoning_RL"和"MSZoning_RM"，其值为0或1。
# 根据独热编码，如果 "MSZoning"的原始值为"RL"，则："MSZoning_RL"为1，"MSZoning_RM"为0。pandas软件包会自动为 我们实现这一点。
# "Dummy_na=True"将"na"（缺失值）视为有效的特征值，并为其创建指示符特征，即缺失值nan也变成一个新列
all_features = pd.get_dummies(all_features, dummy_na=True)
all_features.shape # 可以看到此转换会将特征的总数量从79个增加到331个
# 最后，通过values属性，我们可以从pandas格式中提 取NumPy格式，并将其转换为张量表示用于训练。
n_train = train_data.shape[0]
train_features = torch.tensor(all_features[:n_train].values, dtype=torch.float32)
test_features = torch.tensor(all_features[n_train:].values, dtype=torch.float32)
train_labels = torch.tensor(train_data.SalePrice.values.reshape(-1, 1), dtype=torch.float32)

# 训练一个带有损失平方的线性模型
loss = nn.MSELoss()
in_features = train_features.shape[1]
def get_net():
    net = nn.Sequential(nn.Linear(in_features, 1))
    return net

# 房价就像股票价格一样，我们关心的是相对数量，而不是绝对数量。因此，我们更关心相对误差 y−ˆy y ，而不是 绝对误差y − ˆy。
# 解决这个问题的一种方法是用价格预测的对数来衡量差异。事实上，这也是比赛中官方用来评价提交质量的误差指标。
def log_rmse(net, features, labels):
    # 为了在取对数时进一步稳定该值，将小于1的值设置为1
    clipped_preds = torch.clamp(net(features), 1, float('inf')) # clamp作用是将输入张量的元素限制在指定的范围内
    rmse = torch.sqrt(loss(torch.log(clipped_preds), torch.log(labels)))
    return rmse.item()

# 与前面的部分不同，我们的训练函数将借助Adam优化器（我们将在后面章节更详细地描述它）。
# Adam优化器的主要吸引力在于它对初始学习率不那么敏感。
def train(net, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):
    train_ls, test_ls = [], []
    train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels), batch_size)
    # 这里使用的是Adam优化算法
    optimer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
    for epoch in range(num_epochs):
        for X, y in train_iter:
            optimer.zero_grad()
            l = loss(net(X), y)
            l.backward()
            optimer.step()
        train_ls.append(log_rmse(net, train_features, train_labels))
        if test_labels is not None:
            test_ls.append(log_rmse(net, test_features, test_labels))
    return train_ls, test_ls

# K折交叉验证，它有助于模型选择和超参数调整。我们首先需要定义一个函数，在K折交叉验证过程中返回第i折的数据。具体地说，它选择第i个切片作为验证数据，其余 部分作为训练数据。
def get_k_fold_data(k, i, X, y): 
    assert k > 1
    fold_size = X.shape[0] // k # //整除符号，取不大于次数的最大整数
    X_train, y_train = None, None
    for j in range(k):
        idx = slice(j*fold_size, (j+1)*fold_size)
        X_part, y_part = X[idx, :], y[idx] # 切片操作，每个循环实现取一部分进行训练，idx是一个范围数值！
        if j == i:
            X_valid, y_valid = X_part, y_part
        elif X_train is None:
            X_train, y_train = X_part, y_part
        else:
            X_train = torch.cat([X_train, X_part], 0)
            y_train = torch.cat([y_train, y_part], 0)
    return X_train, y_train, X_valid, y_valid

#在K折交叉验证中训练K次后，返回训练和验证误差的平均值。
def k_fold(k, X_train, y_train, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):
    train_l_sum, valid_l_sum = 0, 0
    for i in range(k):
        data = get_k_fold_data(k, i, X_train, y_train)
        net = get_net()
        train_ls, valid_ls = train(net, *data, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size)
        train_l_sum += train_ls[-1]
        valid_l_sum += valid_ls[-1]
        if i == 0:
            d2l.plot(list(range(1, num_epochs + 1)), [train_ls, valid_ls], xlabel='epoch', ylabel='rmse',
                     xlim=[1, num_epochs], legend=['train', 'valid'], yscale='log')
        print(f'折{i + 1}，训练log rmse{float(train_ls[-1]):f}, ' f'验证log rmse{float(valid_ls[-1]):f}')
    return train_l_sum / k, valid_l_sum / k

# 模型参数选择
k, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size = 5, 100, 5, 0, 64 # k=10,lr=10效果好一点
train_l, valid_l = k_fold(k, train_features, train_labels, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)
print(f'{k}-折验证: 平均训练log rmse: {float(train_l):f}, ' f'平均验证log rmse: {float(valid_l):f}')

# 既然我们知道应该选择什么样的超参数，我们不妨使用所有数据对其进行训练（而不是仅使用交叉验证中使 用的1 − 1/K的数据）
def train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size):
    net = get_net()
    train_ls, _ = train(net, train_features, train_labels, None, None, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)
    d2l.plot(np.arange(1, num_epochs + 1), [train_ls], xlabel='epoch', ylabel='log rmse', xlim=[1, num_epochs], yscale='log')
    print(f'训练log rmse：{float(train_ls[-1]):f}')
    # 将网络应用于测试集。
    preds = net(test_features).detach().numpy()
    # 将其重新格式化以导出到Kaggle
    test_data['SalePrice'] = pd.Series(preds.reshape(1, -1)[0])
    submission = pd.concat([test_data['Id'], test_data['SalePrice']], axis=1)
    submission.to_csv('submission.csv', index=False)

train_and_pred(train_features, test_features, train_labels, test_data, num_epochs, lr, weight_decay, batch_size)